Visualización de datos

“The simple graph has brought more information to the data analyst’s mind than any other device.” — John Tukey

• La visualización de datos es la creación y el estudio de la representación visual de los datos.

• Muchas herramientas para visualizar datos, R es una de ellas.

• Muchos enfoques/sistemas dentro de R para hacer visualizaciones de datos

  • {ggplot2} es uno de ellos, y eso es lo que vamos a usar

Gramática de gráficos

{ggplot2} es un paquete de {tidyverse}.

Evolución de los gráficos estadisticos

Aspectos básicos de {ggplot2}.

• Estructura de código para generar gráficos en {ggplot2}

ggplot(data = [dataset], 
       mapping = aes(x = [x_variable], 
                     y = [y_variable])) +
   geom_xxx() +
   other options

Componentes de {ggplot2}.

Inicia con el data.frame gapminder

ggplot(data = gapminder)

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year))

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy))

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy)) + 
  geom_point()

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point()

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo”

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo")

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo” y agrega el subtitulo “Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania”

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania")

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo” y agrega el subtitulo “Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania”. Etiqueta los ejes x e y como “Año” y “Esperanza de Vida”, respectivamente

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Año", y = "Esperanza de Vida")

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo” y agrega el subtitulo “Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania”. Etiqueta los ejes x e y como “Año” y “Esperanza de Vida”, respectivamente. Etiqueta la leyenda como “Continentes”

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Año", y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes")

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo” y agrega el subtitulo “Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania”. Etiqueta los ejes x e y como “Año” y “Esperanza de Vida”, respectivamente. Etiqueta la leyenda como “Continentes” y agrega un titulo para la fuente de datos

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Año", y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes", 
       caption = "Fuente: Gapminder data")

Inicia con el data.frame gapminder, mapea year a x y mapea life_expectancy a y. Representa cada información con un punto. Mapea continent al color de los puntos. Titula el gráfico como “Esperanza de vida a lo largo del tiempo” y agrega el subtitulo “Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania”. Etiqueta los ejes x e y como “Año” y “Esperanza de Vida”, respectivamente. Etiqueta la leyenda como “Continentes” y agrega un titulo para la fuente de datos. Finalmente, usa una escala de colores discreta que esté diseñada para preservar la visualización de personas con formas comunes discapacidad visual para los colores

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Año", y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes", 
       caption = "Fuente: Gapminder data") + 
  scale_colour_viridis_d()

En resumen

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = year, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Esperanza de vida a lo largo del tiempo", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Año", y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes", 
       caption = "Fuente: Gapminder data") + 
  scale_colour_viridis_d()

Nombre de argumentos

Se puede omitir los nombres de los dos primeros argumentos cuando construimos gráficos con {ggplot2}.

ggplot(data = gapminder, 
       mapping = aes(x = gdp, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

ggplot(gapminder, 
       aes(x = gdp, 
           y = life_expectancy, 
           colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Transformar variables para mejorar visualización

Se puede realizar transformaciones sobre la marcha de las variables en los gráficos de {ggplot2}.

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = gdp, 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "PBI y esperanza de vida", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Producto Bruto Interno", 
       y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes", 
       caption = "Fuente: Gapminder data") + 
  scale_colour_viridis_d()

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp), #< Ponemos log()
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "PBI y esperanza de vida", 
       subtitle = "Datos para Africa, Americas, Asia, Europa y Oceania", 
       x = "Logaritmo de Producto Bruto Interno", #< Editamos nombre
       y = "Esperanza de Vida", 
       colour = "Continentes", 
       caption = "Fuente: Gapminder data") + 
  scale_colour_viridis_d()

Nuestro turno

• Descargue la carpeta comaprtida denominada taller02.

• Abra el proyecto taller02.Rproj.

• Abra el archivo quarto taller02.qmd.

• Renderice el archivo quarto taller02.qmd. Abra el archivo taller02.html generado.

• Desarrolle la PRIMERA PARTE del taller. Al final, renderice el archivo.

Opciones de estéticas

Las características comunmente usadas en los gráficos que pueden ser mapeadas a variables específicas en los datos:

• color

• forma

• tamaño

• alfa (transparencia)

Color

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp), 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Forma

• Forma mapeada a variable adicional

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp), 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = region)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Forma

• Forma mapeada a la misma variable

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp),  
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = continent)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Tamaño

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp),  
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = continent, 
                     size = population)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Alfa

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp), 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = continent, 
                     size = population, 
                     alpha = population)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

Mapeo versus Configuración

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp), 
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = continent, 
                     size = population, 
                     alpha = population)) + 
  geom_point() + 
  scale_colour_viridis_d()

ggplot(data = gapminder2000, 
       mapping = aes(x = log(gdp),  
                     y = life_expectancy, 
                     colour = continent, 
                     shape = continent)) + 
  geom_point(
    size = 2, 
    alpha = 0.5) + 
  scale_colour_viridis_d()

Mapeo vs. Configuración

• Mapeo: Determina el tamaño, alfa, etc. de los puntos basados en el valor de un variable en los datos:

  • Conocido en inglés como mapping.

  • Se configura como: aes()

• Configuración: Determina el tamaño, alfa, etc. de los puntos SIN basarse en el valor de un variable en los datos:

  • Conocido en inglés como setting.

  • Se configura como: geom_* (en este caso fue geom_point, pero hay otras geometrías más)

Temas pre-definidos de {ggplot2}.

• {ggplot2} ofrece una serie de temas predinidos.

• Un tema predefinido es una configuración pre-definida de componentes no dependientes de los datos (títulos, etiquetas, fuentes, fondo, grilas, leyendas, etc.) que pueden ser usados para darle un aspecto consistente a los gráficos.

• Más info sobre los temas completas pre-definidos se pueden encontra en el siguiente enlace: Ver aquí.

• Uno también puede personalizar sus propios temas: Ver aquí.

Facetado

• Se puede dividir la imagen en varias subimágenes de acuerdo a alguna otra condición.

• Muy útil cuando se tienen grandes de datos y es de interés mostrar sus relaciones con varias variables.

• Hay dos tipos de facetado:

  • facet_grid

  • facet_wrap

Hagamos una pausa

Datos ‘tidy’

Gramática de manejo de datos

Al igual que {ggplot}, el paquete {dplyr}, también de {tidyverse}, ofrece toda una gramática llena de funciones que actúan como verbos para manipular data.frames.

Reglas de las funciones de {dplyr}

• El primer argumento siempre es el data frame.

• Los argumentos subsecuentes dicen qué hacer con el data frame.

• Siempre retorna un data frame.

• No altera el data frame original.

Ejemplo de función {dplyr} en acción: seleccionar columna

Ver solamente country (países):

select(gapminder, country)

# A tibble: 10,545 × 1
   country            
   <fct>              
 1 Albania            
 2 Algeria            
 3 Angola             
 4 Antigua and Barbuda
 5 Argentina          
 6 Armenia            
 7 Aruba              
 8 Australia          
 9 Austria            
10 Azerbaijan         
# ℹ 10,535 more rows

Reglas de las funciones de {dplyr} en acción

select(
  gapminder, 
  country
)

Reglas de las funciones de {dplyr} en acción

select(
  gapminder, 
  country
)

Reglas de las funciones de {dplyr} en acción

select(
  gapminder, 
  country
)

Reglas de las funciones de {dplyr} en acción

select(
  gapminder, 
  country
)

# A tibble: 10,545 × 1
   country            
   <fct>              
 1 Albania            
 2 Algeria            
 3 Angola             
 4 Antigua and Barbuda
 5 Argentina          
 6 Armenia            
 7 Aruba              
 8 Australia          
 9 Austria            
10 Azerbaijan         
# ℹ 10,535 more rows

Entra data frame / tibble, sale data frame / tiblble

Las funciones de dplyr siempre esperan un data frame y siempre generan un data frame.

• Entra:

class(gapminder)

[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

• Sale:

select(gapminder, continent) %>% 
  class()

[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

Hagamos una pausa